Результаты поиска по запросу "pandas"
Второй вариант = гораздо быстрее. Спасибо! :)
а лучшая практика, чтобы удалить все строки, которые имеют столбец с низкой частотой? Dataframe: IN: foo bar poo 1 a A 2 a A 3 a B 4 b B 5 b A 6 b A 7 c C 8 d B 9 e BПример 1. Удалите все строки, которые имеют значение частоты меньше 3 в ...
Вы можете использовать apply, чтобы создать новый фрейм данных и объединить его с вашим начальным фреймом данных (столбец) с текстом. Смотрите мое редактирование.
я есть датафрейм, который содержит текст и результат Text Result 0 some text... True 1 another one... FalseИ у меня есть функция, которая выполняет извлечение признаков из текста - возвращает dict с примерно 1000 ключами, которые являются ...
Новый ключ Создать: Используя изменение знака, если мы добавим изменение, то оно будет принадлежать группе гнезд.
In [46]: d = np.random.randn(10, 1) * 2 In [47]: df = pd.DataFrame(d.astype(int), columns=['data'])аюсь создать столбец cumsum, где он должен сбрасываться после изменения знака в столбце данных, как это data custom_cumsum 0 -2 -2 1 -1 -3 2 1 1 3 ...
@pyd - рад помочь!
я есть 3 df's: df1=pd.DataFrame({"Name":["one","two","three"],"value":[4,5,6]}) df2=pd.DataFrame({"Name":["four","one","three"],"value":[8,6,2]}) df3=pd.DataFrame({"Name":["one","four","six"],"value":[1,1,1]})Я могу добавить один за другим, но я ...
в
аменить значения в серии Pandass через словарьd был спрошен и переспрошен много раз. Рекомендуемый метод (1 [https://stackoverflow.com/a/40855794/9209546], 2 [https://stackoverflow.com/a/40528697/9209546], ...
@jpp Интересно, что я презираю вариант 1. Это не красиво и не элегантно. Это просто так. Если вы спросите меня, я все еще придерживаюсь Варианта 2, потому что это действительно то, что пришло мне в голову первым. Это довольно интуитивно понятно. Есть еще одна опция piResque, включающая разложение на множители и bincount, которую я позже удалил (я имею в виду, 4 опции уже перебили), но она мне тоже очень понравилась.
я есть проблема, котораяаналогичный вэтот вопрос [https://stackoverflow.com/questions/39451385/how-to-count-the-number-of-occurrences-in-either-of-two-columns] , но достаточно отличается, чтобы его нельзя было решить одним и тем же ...
Результат:
а:заполнить один фрейм данных другим с помощью транспонирования df = pd.DataFrame({'Attributes': ['love', 'family','tech']}) df.TПроизводит этот вывод: 0 1 2 Attributes love family techВо-вторых, у меня есть еще один пустой кадр данных: data = ...
Ха-ха @MaxU Мне больше любопытно. Я не мог понять исходный код много. Кто-то может придумать более эффективный ответ :)
этот вопрос [https://stackoverflow.com/questions/49535966/what-is-the-pythonic-way-of-collapsing-values-into-a-set-for-multiple-columns-pe] оказалось, чтоdf.groupby(...).agg(set) а такжеdf.groupby(...).agg(lambda x: set(x)) дают разные ...
с
даю столбец с инкрементными значениями, а затем добавляю строку в начале столбца. При использовании больших данных это очень медленно. Пожалуйста, предложите более быстрый и эффективный способ для того же. df['New_Column'] = np.arange(df[0])+1 ...
Дело в том, что я хотел получить ряд, а не ряд. Но он дал мне точный ответ по сравнению с моими предыдущими попытками, когда я ошибся. Я не пробовал использовать маску раньше, поэтому интересное решение. Спасибо!
я есть датафрейм с 3 столбцами: х, у, время. Есть несколько тысяч строк. То, что я хочу сделать, это получить строку с минимальным временем, но я бы хотел, чтобы минимум не был равен 0. например x y time 240 1 28.5 240 2 19.3 240 240 0 240 19 ...